Защита диссертации - Логунова Влада Игоревна

Логунова Влада Игоревна

Разработка методов гибридного фаззинга для приложений процессорных архитектур Байкал-М и RISС-V 64

Диссертация принята к защите

Искомая степень: Кандидат технических наук.

Специальность: 2.3.5 – Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей.

Дата размещения: 06 октября 2025.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 11 декабря 2025.

Официальный оппонент: Шабанов Борис Михайлович, доктор технических наук (05.13.15).

Место работы, должность: Федеральное государственное бюджетное учреждение «Национальный исследовательский центр «Курчатовский институт», руководитель отделения.

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Казанцев С. Ю., Сапожников М.В., Терехин Д.Н., Миронов Ю.Б., Шабанов Б.М. Оценка доступности атмосферной оптической связи в различных субъектах Российской Федерации // Системы и средства информатики, 2025, Т. 35, № 2. C. 61–80. DOI: 10.14357/08696527250205
2. Абрамов А.Г., Гончар А.А., Евсеев А.В., Шабанов Б.М. Основные результаты первых этапов проекта развития национальной исследовательской компьютерной сети // ИТиВС, 2024, № 1. C. 3–10. DOI: 10.14357/20718632240101
3. Абрамов А.Г., Евсеев А.В., Гончар А.А., Шабанов Б.М. Вопросы увеличения пропускной способности и территориальной доступности национальной исследовательской компьютерной сети России // Системы и средства информатики. 2022. №2(32). С. 4-12. DOI: 10.14357/08696527220201
4. Shabanov B., Baranov A., Telegin P., Tikhomirov A. Influence of Execution Time Forecast Accuracy on the Efficiency of Scheduling Jobs in a Distributed Network of Supercomputers // In: Malyshkin V. (eds) Parallel Computing Technologies. Lecture Notes in Computer Science. 2021. Vol. 12942. DOI: 10.1007/978-3-030-86359-3_25
5. Abramov A., Evseev A., Gonchar A., Shabanov B. National Research Computer Network of Russia as an Infrastructure and Service Platform for a Common Digital Space of Scientific Knowledge // CEUR Workshop Proceedings (CEUR-WS.org). 2021. Vol. 2990. P. 75-83.  DOI: 10.51218/1613-0073-2990-75-83
6. Abramov A.G., Evseev A.V., Gonchar A.A., Telegin P.N., Shabanov B.M. National Research Computer Network of Russia: regulatory status and plans for the development of regional telecommunications infrastructure in 2021-2024 // CEUR Workshop Proceedings. 2021. Vol. 2930. P. 29-37.
7. Abramov A.G., Gonchar A.A., Evseev A.V., Shabanov B.M. National Research Computer Network of Russia: development plans, role and facilities in ensuring the functioning of the National Supercomputer Infrastructure // Communications in Computer and Information Science. 2021. Vol. 1510. P. 472-486. DOI: 10.1007/978-3-030-92864-3_36
8. Абрамов А.Г., Гончар А.А., Евсеев А.В., Шабанов Б.М. Разработка критериев подключения научных и образовательных организаций к Национальной исследовательской компьютерной сети // Информационные технологии и вычислительные системы. 2021. №2. C. 22-33. DOI: 10.14357/20718632210203
9. Дикарев Н.И., Шабанов Б.М., Шмелёв А.С. Преимущества и недостатки использования метода векторов указателей в векторном потоковом процессоре // Программные системы: теория и приложения. 2021. 12:4(51). С. 65–83. DOI: 10.25209/2079-3316-2021-12-4-65-83
10. Kiselev E.A., Telegin P.N., Shabanov B.M. An Energy-Efficient Scheduling Algorithm for Shared Facility Supercomputer Centers // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2021. Volume 42. Issue 11. P. 2554-2561. DOI: 10.1134/S1995080221110147
11. Aladyshev O.S., Kiselev E.A., Zakharchenko A.V., Shabanov B.M., and Savin G.I. Influence of External Memory Characteristics of Supercomputer Complexes on Parallel Programs Execution // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2021. Volume 42. Issue 11. P. 2493-2502. DOI: 10.1134/S1995080221110044 (Scopus, ядро РИНЦ)
12. Shabanov B.M., Rybakov A.A., Shumilin S.S., Vorobyov M.Yu. Scaling of supercomputer calculations on unstructured surface computational meshes // Lobachevskii Journal of Mathematics. 2021. Volume 42. Issue 11. P. 2571-2579. DOI: 10.1134/S1995080221110202

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Маркин Дмитрий Олегович, кандидат технических наук (05.13.19).

Место работы, должность: Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования «Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации», сотрудник.

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Bubenov V. S., Kutsakin M. A., Markin D. O. Approaches to building systems for classifying audio data into categories of information prohibited for dissemination in the Russian Federation. Proceedings of the XXX-th International Open Science Conference (Yelm, WA, USA, January 2025). – 2025. – C. 27-32.
2. Маркин Д. О., Саитов И. А. Моделирование встроенного программного обеспечения аппаратных платформ на основе процессоров с архитектурой ARM с учетом признаков потенциально опасных функциональных объектов // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2024. № 1. С. 121–133. DOI: 10.48612/jisp/96m2-be4v-mg7k
3. Кривко Д. В., Маркин Д. О. Автоматизация тестирования на проникновение с учетом результатов ранжирования сведений об уязвимостях. Материалы XIII Международной научно-технической и научно-методической конференции «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании» (Санкт-Петербург, 2024). – 2024. – С. 427-431.
4. Маркин Д. О., Некрасов Д. О. Алгоритм идентификации автоматизированных средств, осуществляющих анализ информационной системы //Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2022). – 2022. – С. 400-404.
5. Маркин Д. О., Мищенко А. С., Хо Ч. Т. Исследование встроенного программного обеспечения для ЭВМ на основе процессоров с архитектурой ARM // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2022). – 2022. – С. 390-395.
6. Маркин Д. О. Анализ возможностей инструментальных средств, используемых для осуществления кибератак на информационные ресурсы Российской Федерации // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2022). – 2022. – С. 384-389.
7. Маркин Д. О., Макеев С. М., ХО Ч. Т. Оценка уровня защищенности недоверенного программного обеспечения на основе технологии TrustZone // Труды Института системного программирования РАН. – 2022. – Т. 34. – №. 1. – С. 35-48.
8. Средство защиты информационной системы от несанкционированного использования на основе технологии HASP / Д. О. Маркин, С. М. Макеев, Е. А. Никифорова, Е. А. Надеждин // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2022. – Вып. 7. – С. 35–45. DOI: 10.24412/2071-6168-2022-7-38-46
9. Караев Д.В.,Маркин Д.О. Модель троянской программы Pegasus на основе эвристических признаков // Материалы XVIII Всероссийской научно-практической конференции «Информационная безопасность цифровой экономики» (Хабаровск, 2022 г.). – 2022. – С. 123-132.
10. Маркин, Д. О. Технологическая карта по разработке программного обеспечения, реализующего сервисы безопасности на основе средства доверенной загрузки и технологии TrustZone / Д. О. Маркин, С. М. Макеев, Т. К. Умбетов // Ученые записки Орловского государственного университета. – 2021. – № 1(90). – С. 199–204.

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Федеральное государственное учреждение «Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук».

Контактные данные: 119333, Москва, ул.Вавилова, 44 корп. 2, 8(499)135-62-60, frccsc@frccsc.ru, http://www.frccsc.ru/

Основные публикации за последние 5 лет:

1. Грушо А.А., Грушо Н.А., Забежайло М.И., Смирнов Д.В., Тимонина Е.Е., Шоргин С.Я. Анализ сбоев по косвенным признакам. Системы и средства информатики, 2025. Т. 35, No 1. С. 59-70. DOI: 10.14357/08696527250103
2. Френкель С.Л., Захаров В.Н. О задаче предсказания деградаций в технических системах. Информатика и ее применения, 2024. Т. 18. No 3. С. 67-75.
3. Даниленко А.Ю. Безопасность систем электронного документооборота: Технология защиты электронных документов. Москва: Ленанд, 2024. 248 с.
4. Trusov A. et al. 4.6-Bit Quantization for Fast and Accurate Neural Network Inference on CPUs // Mathematics. 2024. Т. 12. № 5. С. 651.
5. Грушо А. А., Грушо Н. А., Забежайло М. И., Зацаринный А. А., Тимонина Е. Е. Некоторые проблемы мониторинга информационной безопасности критической инфраструктуры. Системы и средства информатики, 2023. Т. 33. No 3. С. 108–116. DOI: 10.14357/08696527230309.
6. Синицын И. Н., Синицын В. И., Корепанов Э. Р., Конашенкова Т. Д. Инструментальное программное обеспечение анализа и синтеза стохастических систем высокой доступности (XVII). Системы высокой доступности, 2023. Т. 19. Вып. 2. С. 5–24. DOI: 10.18127/j20729472-202302-01.
7. Будзко В. И., Мельников Д. А., Фомичев В. М. Основы организации обеспечения информационной безопасности и киберустойчивости в централизованных информационно-телекоммуникационных системах высокой доступности. Радиотехника, 2023. Т. 87. Вып. 2. С. 157–162. DOI: 10.18127/j20729472-201901-08.
8. Трусов А. В., Лимонова Е. Е., Арлазаров В. В., Зацаринный А. А. Анализ уязвимостей нейросетевых технологий распознавания образов. Информационные технологии и вычислительные системы, 2023. No 4. С. 49–58. DOI: 10.14357/20718632230405.
9. Зацаринный А. А., Сучков А. П. Некоторые подходы к анализу факторов, влияющих на информационную безопасность систем искусственного интеллекта. Системы и средства информатики, 2023. Т. 33. No 3. С. 95–107. DOI: 10.14357/08696527230308.
10. Zingerenko M.V., Limonova E.E. Layer-by-Layer Knowledge Distillation for Training Simplified Bipolar Morphological Neural Networks // Programming and Computer Software. 2023. Т. 49. № Suppl 2. С. S108–S114.
11. Будзко В.И., Беленков В.Г., Королёв В.И., Мельников Д.А. Особенности обеспечения информационной безопасности автоматизированных систем, использующих технологии нейронных сетей // Системы высокой доступности. 2023. Т. 19. № 3. С. 5–17.
12. Skoryukina N.S. et al. Document Localization and Classification As Stages of a Document Recognition System // Pattern Recognition and Image Analysis. 2023. Т. 33. № 4. С. 699–716.
13. Есиков Р.Ю. Применение сверточных автокодировщиков для сжатия изображений и извлечения признаков // Конференция «Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах», Воронеж, 20–21 декабря 2023 г.
14. Злобин П.К., Чернышова Ю.С., Шешкус А.В., Арлазаров В.В. Нейросетевой метод генерации последовательности символов для синтеза обучающей выборки изображений текста // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2023. Т. 73. № 2. С. 40–49.
15. Захаров В. Н., Филиппов С. А. Анализ метода повышения эффективности рекомендательных систем на основе анализа неявных данных. Системы компьютернойматематики и их приложения, 2022. Вып. 23. С. 116–123.

Отзыв ведущей организации: Скачать